5.3.4 निष्कर्ष

ओपन कॉल कई विशेषज्ञों और गैर विशेषज्ञों समस्याओं जहां समाधान उत्पन्न की तुलना में जाँच कर रहे हैं आसान करने के लिए समाधान का प्रस्ताव करते हैं।

सभी तीन खुला कॉल परियोजनाओं-नेटफ्लिक्स पुरस्कार, फोल्ड इट, सहकर्मी से पेटेंट शोधकर्ताओं ने एक विशिष्ट रूप से सवाल रखे, समाधान मांगा है, और फिर सबसे अच्छा समाधान उठाया। शोधकर्ताओं ने भी पूछने के लिए सबसे अच्छा विशेषज्ञ को पता है की जरूरत नहीं थी, और कभी-कभी अच्छे विचारों अप्रत्याशित स्थानों से आया है।

अब मैं भी खुला कॉल परियोजनाओं और मानव गणना परियोजनाओं के बीच दो महत्वपूर्ण मतभेदों को उजागर कर सकते हैं। सबसे पहले, ओपन कॉल परियोजनाओं में शोधकर्ता एक लक्ष्य (जैसे, की भविष्यवाणी फिल्म रेटिंग्स) जबकि मानव गणना के क्षेत्र में अनुसंधान के लिए एक सूक्ष्म कार्य निर्दिष्ट करता है (जैसे, एक आकाशगंगा में वर्गीकृत) निर्दिष्ट करता है। दूसरा, खुले कॉल में शोधकर्ताओं फिल्म रेटिंग्स, एक प्रोटीन की सबसे कम ऊर्जा विन्यास, या योगदान के सभी के सरल संयोजन के पूर्व कला-न किसी तरह के सबसे अधिक प्रासंगिक टुकड़ा भविष्यवाणी के लिए सबसे अच्छा योगदान की सर्वश्रेष्ठ एल्गोरिथ्म चाहता था।

खुले कॉल और इन तीन उदाहरण के लिए सामान्य टेम्पलेट, क्या सामाजिक अनुसंधान के क्षेत्र में समस्याओं के प्रकार इस दृष्टिकोण के लिए उपयुक्त हो सकता है यह देखते हुए? इस बिंदु पर, मैं स्वीकार करना चाहिए कि वहाँ नहीं कई सफल उदाहरण अभी तक (एक कारण है कि मैं एक पल में समझाता हूँ के लिए) किया गया। प्रत्यक्ष analogues के संदर्भ में, एक कल्पना कर सकता है कि एक सहकर्मी से पेटेंट शैली परियोजना एक ऐतिहासिक जल्द से जल्द दस्तावेज़ के लिए खोज शोधकर्ता द्वारा इस्तेमाल किया जा रहा है एक विशिष्ट व्यक्ति या विचार करने का उल्लेख है। इस तरह की समस्या के लिए एक खुला कॉल दृष्टिकोण विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो सकता है जब संबंधित दस्तावेज एक भी संग्रह में एकत्र नहीं कर रहे हैं लेकिन व्यापक रूप से वितरित कर रहे हैं।

आम तौर पर, कई सरकारों समस्या है कि कॉल को खोलने के लिए, क्योंकि वे भविष्यवाणी है कि कार्रवाई के लिए गाइड करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता बनाने के बारे में हैं उत्तरदायी हो सकता है (Kleinberg et al. 2015) । उदाहरण के लिए, Netflix फिल्मों पर रेटिंग्स की भविष्यवाणी करना चाहता था बस के रूप में, सरकारों परिणामों जो इस तरह के रूप में रेस्तरां सबसे आदेश में और अधिक कुशलता से निरीक्षण करने के लिए संसाधनों के आवंटन में स्वास्थ्य संहिता के उल्लंघन होने की संभावना है भविष्यवाणी करने के लिए चाहते हो सकता है। समस्या यह है की इस तरह से प्रेरित Glaeser et al. (2016) एक खुला फोन का इस्तेमाल किया मदद करने के बोस्टन शहर की भविष्यवाणी भौंकना समीक्षा और ऐतिहासिक निरीक्षण डेटा से डेटा के आधार पर रेस्तरां स्वच्छता और सफाई के उल्लंघन। Glaeser और उनके सहयोगियों का अनुमान है कि भविष्य कहनेवाला मॉडल है कि ओपन कॉल जीता बारे में 50% द्वारा रेस्तरां निरीक्षकों की उत्पादकता में सुधार होगा। कारोबार भी इस तरह की भविष्यवाणी के रूप में ग्राहक मथना एक समान संरचना के साथ समस्या है (Provost and Fawcett 2013) ।

अंत में, कॉल है कि परिणाम है कि पहले से ही एक विशेष डेटा सेट में हुआ है शामिल खोलने के अलावा (जैसे, अतीत स्वास्थ्य संहिता के उल्लंघन पर डेटा का उपयोग कर स्वास्थ्य संहिता के उल्लंघन का अनुमान लगाया है), एक परिणाम है कि डाटासेट में किसी के लिए भी अभी तक नहीं हुआ है की भविष्यवाणी की कल्पना कर सकता । उदाहरण के लिए, नाजुक परिवार एवं बाल कल्याण अध्ययन 20 विभिन्न अमेरिकी शहरों में जन्म के बाद से 5000 के बारे में बच्चों पर नज़र रखी है (Reichman et al. 2001) । शोधकर्ताओं ने इन बच्चों, उनके परिवारों, और जन्म के समय उनके व्यापक पर्यावरण के बारे में और उम्र 1, 3, 5, 9 पर डेटा एकत्र किया है, और 15. इन बच्चों के बारे में सभी जानकारी को देखते हुए, कितनी अच्छी तरह शोधकर्ताओं ने ऐसी हैं, जो स्नातक होगा के रूप में परिणाम की भविष्यवाणी कर सकता है कॉलेज से? या, एक ही रास्ता है कि कई शोधकर्ताओं, जो डेटा और सिद्धांतों इन परिणामों की भविष्यवाणी करने में सबसे प्रभावी होगा करने के लिए और अधिक दिलचस्प होगा में व्यक्त? चूंकि इन बच्चों में से कोई भी वर्तमान में काफी पुरानी कॉलेज जाने के लिए कर रहे हैं, यह एक सच दूरंदेशी भविष्यवाणी होगा और कई अलग अलग रणनीति है कि शोधकर्ताओं को रोजगार हो सकता है देखते हैं। एक शोधकर्ता जो मानता है कि पड़ोस जीवन के परिणामों को आकार देने के एक दृष्टिकोण रखना एक शोधकर्ता, जो परिवारों पर केंद्रित कुछ पूरी तरह से अलग हो सकता है, जबकि हो सकता है में महत्वपूर्ण हैं। इन तरीकों में से कौन सा बेहतर काम करेगा? हम नहीं जानते, और हम कुछ परिवारों, पड़ोस, शिक्षा और सामाजिक असमानता के बारे में महत्वपूर्ण सीख सकते हैं बाहर खोजने की प्रक्रिया में है। इसके अलावा, इन भविष्यवाणियों के भविष्य के डेटा संग्रह मार्गदर्शन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। कल्पना कीजिए कि कॉलेज के स्नातकों के मॉडलों में से किसी ने स्नातक करने के लिए भविष्यवाणी नहीं कर रहे थे की एक छोटी संख्या है कि वहाँ थे; इन लोगों अनुवर्ती गुणात्मक साक्षात्कार और नृवंशविज्ञान अवलोकन के लिए आदर्श उम्मीदवार होगा। इस प्रकार, ओपन कॉल की इस तरह की भविष्यवाणियों अंत नहीं कर रहे हैं; बल्कि, वे तुलना समृद्ध, और विभिन्न सैद्धांतिक परंपराओं गठबंधन करने के लिए एक नया तरीका प्रदान करते हैं। ओपन कॉल की इस तरह की नाजुक परिवारों से डेटा का उपयोग कर, जो कॉलेज के लिए जाना जाएगा भविष्यवाणी करने के लिए विशिष्ट नहीं है; यह किसी भी परिणाम है कि अंत में किसी भी अनुदैर्ध्य सामाजिक डेटा सेट में एकत्र किया जाएगा भविष्यवाणी करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

जैसा कि मैंने पहले इस खंड में लिखा था, वहाँ खुले कॉल का उपयोग सामाजिक शोधकर्ताओं के कई उदाहरण नहीं किया गया है। मुझे लगता है कि इस वजह से खुले कॉल अच्छी तरह से जिस तरह से कि सामाजिक वैज्ञानिकों आम तौर पर उनके सवालों का फ्रेम करने के लिए अनुकूल नहीं हैं। नेटफ्लिक्स पुरस्कार के लिए रिटर्निंग, सामाजिक वैज्ञानिकों आमतौर पर स्वाद की भविष्यवाणी के बारे में पूछना नहीं होगा, वे के बारे में कैसे और क्यों सांस्कृतिक स्वाद अलग अलग सामाजिक वर्गों के लोगों के लिए अलग से पूछना होगा (Bourdieu 1987) । इस तरह के "कैसे" और "क्यों" प्रश्न आसान करने के लिए नेतृत्व नहीं समाधान सत्यापित करने के लिए, और इसलिए कॉल खोलने के लिए खराब फिट लग रहे हैं। इस प्रकार, यह प्रतीत होता है कि खुले कॉल विवरण के सवालों से भविष्यवाणी के सवाल करने के लिए उत्तरदायी होते हैं; भविष्यवाणी और स्पष्टीकरण के बीच अंतर के बारे में अधिक के लिए देख Breiman (2001) । हाल सिद्धांतकारों, तथापि, सामाजिक वैज्ञानिकों पर बुलाया है स्पष्टीकरण और भविष्यवाणी के बीच विरोधाभास पुनर्विचार करने के लिए (Watts 2014) । भविष्यवाणी और स्पष्टीकरण blurs के बीच की रेखा के रूप में, मुझे उम्मीद है कि खुली प्रतियोगिता सामाजिक विज्ञान में तेजी से सामान्य हो जाएगा।